img
img19 июня 2020 в 17:46

TikTok объяснил, как работает алгоритм рекомендаций видео

Видеосервис TikTok в своем блоге рассказал какие факторы влияют на работу алгоритма, формирующего посты для ленты рекомендаций. Как и во многих других рекомендательных системах, контент подбирается на основе ранее введенных данных и личных предпочтений пользователей.

Видеосервис TikTok в своем блоге рассказал какие факторы влияют на работу алгоритма, формирующего посты для ленты рекомендаций. Как и во многих других рекомендательных системах, контент подбирается на основе ранее введенных данных и личных предпочтений пользователей.

В TikTok есть персонализированная лента «For You», которая формируется на основе уникальных для каждого пользователя настроек. Система выбирает видеоролики на основе комбинации нескольких факторов, включая отмеченные ранее пользователем интересы, говорится в блоге сервиса.

Рекомендации основаны на анализе взаимодействий с видео. Здесь учитываются лайки, репосты, подписки на аккаунты, комментарии, а также ролики, выложенные самим пользователем. Также система анализирует информацию о видео, в том числе хэштеги, заголовки и звуки.

Настройки устройства и учетной записи (языковые предпочтения, тип мобильного устройства, месторасположение) тоже важны для анализа, но в меньшей степени. Они больше нужны для оптимизации работы системы, объясняется в блоге.

Если пользователь просмотрит более длинное видео от начала до конца, то данный фактор будет иметь больший вес, чем, например, тот факт, что зритель и автор видео проживают в одной стране. 

В блоге сервиса также говорится, что иногда для поддержания разнообразия пользователь видит в ленте видео, которые не соответствуют его выраженным интересам. Это нужно, чтобы помочь людям находить новые категории контента, новых авторов или вдохновиться на новые идеи.

Подписка на рассылку

Подпишитесь на рассылку, чтобы одним из первых быть в курсе новых событий